KR102161905B1 - Backward vehicle detection apparatus and method - Google Patents

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Abstract

본 발명은 후방 차량 검출 장치 및 방법을 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 카메라를 통해 입력된 후방 영상에서 진행 차선의 인식을 통해 소실점을 결정하고, 상기 결정된 소실점의 하단에 미리 설정된 크기의 제1 관심 영역을 설정하고, 상기 제1 관심 영역 내에서의 그림자 후보 영역 탐색하고, 상기 탐색된 그림자 후보 영역에 대한 에지 페어링을 수행하여 그림자가 존재하는지 여부를 판단하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 후방 차량 검출 장치가 제공된다.The present invention discloses a rear vehicle detection apparatus and method. According to the present invention, there is provided a processor; And a memory connected to the processor, wherein the memory determines a vanishing point through recognition of a driving lane in the rear image input through the camera, and sets a first region of interest of a preset size below the determined vanishing point. And storing program instructions executable by the processor to determine whether a shadow exists by searching for a shadow candidate region in the first region of interest, and performing edge pairing on the searched shadow candidate region. A vehicle detection device is provided.

Description

후방 차량 검출 장치 및 방법{Backward vehicle detection apparatus and method}Backward vehicle detection apparatus and method TECHNICAL FIELD

본 발명은 후방 차량 검출 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 고속 주행 시 후방 차량과의 충돌을 방지할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for detecting a rear vehicle, and more particularly, to an apparatus and method capable of preventing a collision with a rear vehicle during high-speed driving.

차량의 운행 시 운전자의 부주의나 시계의 불량, 후방 차량의 전방 주시 의무 위반 등으로 교통사고가 빈번하게 발생하고 있다. Traffic accidents frequently occur due to the driver's carelessness, poor visibility, and violation of the duty to look forward to the vehicle behind the vehicle.

이를 방지하기 위해 최근 차량에 지능형 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)이 장착되고 있다. To prevent this, vehicles are recently equipped with Advanced Driver Assistance Systems (ADAS).

지능형 운전자 보조 시스템은 첨단 감지 센서와 GPS, 통신, 지능형 영상 장비 등을 이용하여 주행 중 일부 상황을 차량 스스로 인지하여 상황을 판단, 자동차를 제어하거나 운전자가 미리 위험요소를 감지할 수 있도록 소리, 불빛, 진동 등으로 알려주는 운전자 보조 시스템이다.The Intelligent Driver Assistance System uses advanced detection sensors, GPS, communication, and intelligent video equipment to recognize some situations while driving by itself to determine the situation, control the car or detect dangers in advance by sound and light. It is a driver assistance system that informs you by vibration, etc.

이 중 후방 차량 충돌 방지 시스템(Backward Collision Warning System, BCWS)은 카메라 등을 통해 후방에 차량이 존재하는지 여부를 판단하고, 일정 거리 이내에 위치한 경우 운전자에게 경고를 제공하는 시스템이다. Among them, the Backward Collision Warning System (BCWS) is a system that determines whether there is a vehicle in the rear through a camera, and provides a warning to the driver if it is located within a certain distance.

종래에 후방 차량 충돌 방지 시스템은 후방에 존재하는 객체의 윤곽선을 검출하였는데, 이는 복잡도가 높은 문제점이 있다. Conventionally, the rear vehicle collision avoidance system detects the contour of an object existing at the rear, which has a high complexity problem.

대한민국등록특허 10-1478072Korean Patent Registration 10-1478072

상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 복잡도는 낮추면서 고속 주행 시 후방 차량 충돌을 방지할 수 있는 후방 차량 검출 장치 및 방법을 제안하고자 한다. In order to solve the above-described problems of the prior art, an apparatus and method for detecting a rear vehicle capable of preventing a rear vehicle collision during high-speed driving while reducing the complexity are proposed.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 카메라를 통해 입력된 후방 영상에서 진행 차선의 인식을 통해 소실점을 결정하고, 상기 결정된 소실점의 하단에 미리 설정된 크기의 제1 관심 영역을 설정하고, 상기 제1 관심 영역 내에서의 그림자 후보 영역 탐색하고, 상기 탐색된 그림자 후보 영역에 대한 에지 페어링을 수행하여 그림자가 존재하는지 여부를 판단하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 후방 차량 검출 장치가 제공된다. In order to achieve the object as described above, according to an embodiment of the present invention, a processor; And a memory connected to the processor, wherein the memory determines a vanishing point through recognition of a driving lane in the rear image input through the camera, and sets a first region of interest of a preset size below the determined vanishing point. And storing program instructions executable by the processor to determine whether a shadow exists by searching for a shadow candidate region in the first region of interest, and performing edge pairing on the searched shadow candidate region. A vehicle detection device is provided.

상기 프로그램 명령어들은 상기 그림자 후보 영역 탐색을 위해, 상기 제1 관심 영역에 인접한 영역의 픽셀들을 이용하여 도로 평균 밝기 값을 계산하고, 상기 제1 관심 영역을 높이 방향으로 복수의 구간으로 분할하여 각 구간의 밝기 값을 계산하고, 최소의 밝기 값을 갖는 제1 구간이 진행 차선의 중앙에 위치하는지 여부를 판단할 수 있다. The program instructions calculate an average road brightness value by using pixels in a region adjacent to the first region of interest to search for the shadow candidate region, and divide the first region of interest into a plurality of sections in a height direction to each section. The brightness value of is calculated, and it may be determined whether the first section having the minimum brightness value is located in the center of the traveling lane.

상기 프로그램 명령어들은 상기 에지 페어링을 위해, 상기 그림자 후보 영역에 인접한 제2 관심 영역을 설정하고, 상기 제2 관심 영역에 대칭되는 에지가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. The program instructions may set a second ROI adjacent to the shadow candidate area for edge pairing, and determine whether an edge symmetrical to the second ROI exists.

상기 프로그램 명령어들은 상기 제2 관심 영역에 대칭되는 에지가 존재하는지 여부를 판단하기 위해, 상기 제2 관심 영역의 y축 에지 맵(edge map)을 생성하고, 상기 에지 맵의 에지 매그니튜드(edge magnitude)가 미리 설정된 값 이상인 지점을 에지들로 결정하고, 상기 에지들의 중앙 지점을 기준으로 좌우 반전을 통해 상기 에지들이 서로 대칭되는지 여부를 판단할 수 있다. The program instructions generate a y-axis edge map of the second ROI, and an edge magnitude of the edge map to determine whether an edge symmetrical exists in the second ROI. A point greater than or equal to a preset value may be determined as the edges, and it may be determined whether the edges are symmetrical to each other through horizontal inversion based on the center point of the edges.

상기 프로그램 명령어들은, 상기 진행 차선의 소정 영역에 그림자가 존재하는 프레임의 누적 횟수를 카운팅하고, 상기 누적 횟수가 미리 설정된 횟수 이상인 경우 알람을 생성할 수 있다. The program instructions may count an accumulation number of frames in which a shadow exists in a predetermined area of the traveling lane, and generate an alarm when the accumulation number is greater than or equal to a preset number.

상기 프로그램 명령어들은, 상기 알람 생성 이후, 상기 그림자의 위치가 알람을 생성한 시점의 위치보다 가까워지는지를 판단하고, 상기 그림자와의 거리가 가까워지는 경우 알람을 다시 생성할 수 있다. After generating the alarm, the program instructions may determine whether the position of the shadow is closer than the position at which the alarm is generated, and regenerate the alarm when the distance to the shadow becomes close.

상기 프로그램 명령어들은 야간 상황에서 후방 차량을 검출하기 위해, 하나 이상의 관심 영역에 미리 설정된 밝기 이상의 픽셀이 대칭으로 존재하는지 여부를 통해 후방 차량을 검출할 수 있다. The program instructions may detect the rear vehicle through whether or not pixels having a predetermined brightness or more symmetrically exist in one or more regions of interest in order to detect the vehicle behind the vehicle in a night situation.

상기 프로그램 명령어들은, 상기 하나 이상의 관심 영역에 미리 설정된 밝기 이상의 픽셀이 대칭으로 존재하는 경우 상기 미리 설정된 밝기 이상의 픽셀을 전조등 후보 영역으로 설정하고, 상기 전조등 후보 영역의 미리 설정된 크기의 상단 부분에 미리 설정된 밝기 이상의 픽셀이 존재하는지 여부를 통해 상기 전조등 후보 영역이 최종 전조등인지 여부를 결정할 수 있다. The program instructions, when a pixel having a predetermined brightness or more symmetrically exist in the one or more regions of interest, set the pixel having a predetermined brightness or higher as a headlight candidate region, and are preset in the upper portion of the preset size of the headlight candidate region. It may be determined whether or not the headlight candidate region is the final headlight based on whether or not there are pixels of brightness or higher.

상기 프로그램 명령어들은 후방 차량과 사용자 차량과의 거리(d1) 및 소실점과 후방 차량 밑면까지의 거리(d2)의 비율을 이용하여 상기 제1 관심 영역의 y 값을 결정할 수 있다. The program commands may determine the y value of the first ROI by using a distance d1 between a rear vehicle and a user vehicle, and a ratio of a distance d2 between a vanishing point and a bottom of the rear vehicle.

상기 프로그램 명령어들은, 영상에서 소실점의 y 값을 이용하여 카메라 틸트 또는 높이를 추정하고, 추정된 틸트 또는 높이를 고려하여 상기 d1과 d2의 그래프 추세선을 결정하여 상기 제1 관심 영역의 y 값을 결정할 수 있다. The program commands estimate the camera tilt or height using the y value of the vanishing point in the image, and determine the graph trend lines of d1 and d2 in consideration of the estimated tilt or height to determine the y value of the first region of interest. I can.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 후방 차량 검출 장치로서, 프로세서; 및According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for detecting a rear vehicle, comprising: a processor; And

상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 카메라를 통해 입력된 후방 영상에서 진행 차선의 인식을 통해 소실점을 결정하고, 상기 결정된 소실점의 하단에 미리 설정된 크기의 제1 관심 영역을 설정하고, 상기 제1 관심 영역 내에서의 서로 다른 크기의 복수의 전조등 탐색 박스를 이용하여 전조등 후보 영역을 탐색하고, 전조등 후보 영역에 해당하는 제1 전조등 탐색 박스 상측의 소정 영역을 제1 윈도우 탐색 박스로 설정하고, 상기 제1 윈도우 탐색 박스 내의 밝기가 미리 설정된 임계치보다 낮은 경우, 상기 제1 전조등 탐색 박스 내에 전조등이 존재하는 것으로 결정하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 후방 차량 검출 장치가 제공된다. Including a memory connected to the processor, wherein the memory determines a vanishing point through recognition of a driving lane in the rear image input through the camera, and sets a first region of interest of a preset size at a lower end of the determined vanishing point, and , Using a plurality of headlight search boxes of different sizes in the first region of interest, search for a candidate headlight region, and a predetermined region above the first headlight search box corresponding to the candidate headlight region as a first window search box. A rear vehicle detection device storing program instructions executable by the processor to determine that a headlight exists in the first headlight search box when the brightness in the first window search box is lower than a preset threshold Is provided.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 후방 차량 검출 방법으로서, 카메라를 통해 입력된 후방 영상에서 진행 차선의 인식을 통해 소실점을 결정하는 단계; 상기 결정된 소실점의 하단에 미리 설정된 크기의 제1 관심 영역을 설정하는 단계; 상기 제1 관심 영역 내에서의 그림자 후보 영역 탐색하는 단계; 상기 탐색된 그림자 후보 영역에 대한 에지 페어링을 수행하여 그림자가 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 후방 차량 검출 방법이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for detecting a rear vehicle, the method comprising: determining a vanishing point through recognition of a driving lane from a rear image input through a camera; Setting a first region of interest of a predetermined size below the determined vanishing point; Searching for a shadow candidate area within the first ROI; There is provided a rear vehicle detection method comprising the step of determining whether a shadow exists by performing edge pairing on the searched shadow candidate region.

본 발명에 따르면, 관심 영역에서 그림자 탐색 및 에지 페어링을 통해 후방 차량을 검출하기 때문에 낮은 복잡도로 후방 차량을 검출할 수 있는 장점이 있다. According to the present invention, since the rear vehicle is detected through shadow search and edge pairing in the region of interest, it is possible to detect the rear vehicle with low complexity.

또한, 야간 운행 시에는 관심 영역에서 전조등 탐색 및 전조등 페어링을 통해 후방 차량을 검출할 수 있는 장점이 있다.In addition, when driving at night, there is an advantage of being able to detect a rear vehicle through headlight search and headlight pairing in a region of interest.

도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 후방 차량 검출 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 실시예에 따른 후방 차량 검출을 위한 프로그램 명령어들의 모듈을 도시한 도면이다.
도 3는 본 실시예에 따른 소실점 결정 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 실시예에 따른 제1 관심 영역 및 도로 평균 밝기 값 계산을 위한 인접 영역을 도시한 도면이다.
도 5는 본 실시예에 따른 그림자 후보 영역 결정을 위한 수평 영역을 도시한 도면이다.
도 6은 본 실시예에 따른 에지 페어링을 위한 제2 관심 영역을 도시한 도면이다.
도 7은 본 실시예에 따른 후방 차량 검출을 위한 전조등 탐색 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 밝은 전조등으로 인해 후방에 위치한 어려 차량들의 전조등을 하나의 차량에 의한 전조등으로 오인하는 경우를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 지평선을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 야간 상황에서 관심 영역을 도시한 도면이다.
도 11은 본 실시예에 따른 전조등 탐색 박스를 도시한 도면이다.
도 12는 노면에 반사된 불빛에 따른 오인식 발생 가능 영역을 도시한 것이다.
도 13은 다른 차선에 위치한 차량으로 인한 오인식 발생 가능 영역을 도시한 것이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 윈도우 탐색 박스를 도시한 도면이다.
1 is a view showing the configuration of a rear vehicle detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a module of program instructions for detecting a rear vehicle according to the present embodiment.
3 is a diagram illustrating a process of determining a vanishing point according to the present embodiment.
4 is a diagram illustrating a first region of interest and an adjacent region for calculating an average road brightness value according to the present embodiment.
5 is a diagram illustrating a horizontal area for determining a shadow candidate area according to the present embodiment.
6 is a diagram illustrating a second ROI for edge pairing according to the present embodiment.
7 is a diagram for explaining a headlight search process for detecting a rear vehicle according to the present embodiment.
FIG. 8 is a diagram illustrating a case in which the headlights of young vehicles located at the rear due to the bright headlights are mistaken for headlights by one vehicle.
9 is a view showing a horizon according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram illustrating a region of interest in a night situation according to an embodiment of the present invention.
11 is a diagram illustrating a headlight search box according to the present embodiment.
12 shows an area in which misrecognition can occur according to light reflected on a road surface.
13 illustrates an area in which misrecognition may occur due to a vehicle located in another lane.
14 is a diagram illustrating a window search box according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.In the present invention, various modifications may be made and various embodiments may be provided, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. However, this is not intended to limit the present invention to a specific embodiment, it is to be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 후방 차량 검출 장치의 구성을 도시한 도면이다. 1 is a view showing the configuration of a rear vehicle detection apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 후방 차량 검출 장치는 프로세서(100) 및 메모리(102)를 포함할 수 있다. As shown in FIG. 1, the apparatus for detecting a rear vehicle according to the present embodiment may include a processor 100 and a memory 102.

프로세서(100)는 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 CPU(central processing unit)나 그밖에 가상 머신 등을 포함할 수 있다. The processor 100 may include a central processing unit (CPU) capable of executing a computer program or a virtual machine.

메모리(102)는 고정식 하드 드라이브나 착탈식 저장 장치와 같은 불휘발성 저장 장치를 포함할 수 있다. 착탈식 저장 장치는 컴팩트 플래시 유닛, USB 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 메모리(202)는 각종 랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리도 포함할 수 있다.The memory 102 may include a nonvolatile storage device such as a fixed hard drive or a removable storage device. The removable storage device may include a compact flash unit, a USB memory stick, or the like. The memory 202 may also include volatile memories such as various random access memories.

이와 같은 메모리(102)에는 프로세서(100)에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들이 저장된다. Program instructions executable by the processor 100 are stored in the memory 102.

본 실시예에 따른 후방 차량 검출 장치는 차량 내에 설치된 컴퓨팅 장치로서, 카메라를 통해 입력된 영상을 분석하여 후방 차량을 검출하고 알람을 생성한다. The rear vehicle detection apparatus according to the present embodiment is a computing device installed in a vehicle, and detects a rear vehicle by analyzing an image input through a camera and generates an alarm.

여기서 카메라는 블랙박스에 설치된 카메라일 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. Here, the camera may be a camera installed in a black box, but is not limited thereto.

본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 메모리(102)에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 차선 인식, 소실점 결정, 관심 영역 내에 차량이 존재하는지 여부를 판단하는 프로그램 명령어들이 저장된다.According to a preferred embodiment of the present invention, the memory 102 stores program instructions for recognizing a lane in an image input through a camera, determining a vanishing point, and determining whether a vehicle is present in the region of interest.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 후방 차량 검출 장치는 차량이 고속 주행 중인 경우에 후방 영상의 소정 영역에 일정 시간 존재하는 객체는 차량인 것을 가정하여 차량의 윤곽선을 검출함이 없이 그림자 탐색만으로 후방 차량을 검출한다. According to an embodiment of the present invention, when the vehicle is driving at high speed, the rear vehicle detection apparatus assumes that the object existing in a predetermined area of the rear image for a certain period of time is a vehicle. The vehicle is detected.

후방 차량 검출 장치는 픽셀의 밝기 값 비교를 통해 그림자 후보 영역을 탐색하고, 에지 페어링(edge pairing) 과정을 통해 그림자 후보 영역이 사용자 차량의 진행 차선의 후방에 위치한 차량에 의한 그림자인지 여부를 판단한다. The rear vehicle detection device searches for a shadow candidate region through comparison of the brightness values of pixels, and determines whether the shadow candidate region is a shadow by a vehicle located behind the driving lane of the user vehicle through an edge pairing process. .

후방 차량 검출 장치는 그림자가 존재하는 프레임의 누적 횟수를 카운팅하고, 그림자 누적 횟수가 임계 이상일 때 알람을 생성한다. The rear vehicle detection apparatus counts the accumulated number of frames in which a shadow exists, and generates an alarm when the number of shadow accumulation exceeds a threshold.

그림자의 탐색은 소정 관심 영역을 기준으로 이루어지므로 관심 영역 내에 그림자가 존재하는 것은 소정 거리 이내에 있다는 것을 의미하므로 후방 차량 검출 장치는 알람을 생성한다. Since the search for the shadow is performed based on a predetermined region of interest, the presence of the shadow in the region of interest means that it is within a predetermined distance, and the rear vehicle detection apparatus generates an alarm.

중복된 알람을 방지하기 위해 1회 알람이 발생한 이후에는 그림자와의 거리가 가까워지는 경우에 알람을 추가적으로 발생시킨다. To prevent redundant alarms, an alarm is additionally generated when the distance to the shadow becomes close after one alarm occurs.

한편, 야간에는 그림자 탐색이 어려울 수 있다. On the other hand, it can be difficult to search for shadows at night.

이러한 점을 고려하여 야간에는 후방 차량의 전조등을 탐색하여 후방 차량을 검출한다. In consideration of this, the rear vehicle is detected by searching the headlights of the rear vehicle at night.

이하에서는 도면을 참조하여 본 실시예에 따른 후방 차량 검출 과정을 상세하게 설명한다. Hereinafter, a process of detecting a rear vehicle according to the present embodiment will be described in detail with reference to the drawings.

도 2는 본 실시예에 따른 후방 차량 검출을 위한 프로그램 명령어들의 모듈을 도시한 도면이다. 2 is a diagram illustrating a module of program instructions for detecting a rear vehicle according to the present embodiment.

도 2는 후방 차량 검출을 위해 메모리(102)에 저장된 프로그램 명령어들을 기능적으로 분류한 모듈을 도시한 것이다. FIG. 2 shows a module functionally classifying program instructions stored in the memory 102 for detection of a rear vehicle.

도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 모듈은 소실점 결정 모듈(200), 관심 영역 설정 모듈(202) 및 그림자 탐색 모듈(204) 및 알람 생성 모듈(206)을 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the module according to the present embodiment may include a vanishing point determination module 200, an ROI setting module 202, a shadow search module 204, and an alarm generation module 206.

도 3에 도시된 바와 같이, 소실점 결정 모듈(200)은 진행 방향 후방의 양쪽 차선을 인식하고, 인식된 진행 차선의 교점을 소실점으로 결정한다. As shown in FIG. 3, the vanishing point determination module 200 recognizes both lanes behind the driving direction and determines the intersection of the recognized driving lanes as the vanishing point.

관심 영역 설정 모듈(202)은 소실점의 미리 설정된 하단 영역을 제1 관심 영역으로 설정한다. The region of interest setting module 202 sets a preset lower region of the vanishing point as a first region of interest.

도 4에 도시된 바와 같이, 제1 관심 영역(400)은 소실점 하단 영역에 사각형 형태로 설정된다. 제1 관심 영역(400)은 사각 형상에 한정되지 않으며 다양한 형상을 가질 수 있다. As shown in FIG. 4, the first ROI 400 is set in a rectangular shape in a lower area of the vanishing point. The first region of interest 400 is not limited to a rectangular shape and may have various shapes.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 제1 관심 영역(400)의 y 값(y Position)은 다음과 같은 방식으로 결정될 수 있다. 여기서, 제1 관심 영역(400)의 y 값은 영상 프레임 상에서 제1 관심 영역(400)의 상단의 y 축 상의 좌표일 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the y value (y position) of the first ROI 400 may be determined in the following manner. Here, the y value of the first ROI 400 may be a coordinate on the y-axis of the upper end of the first ROI 400 on the image frame.

여기서, 도 4의 영상에서 가로 방향이 x축, 세로 방향이 y축으로 정의되고, y 값은 제1 관심 영역(400)의 y축의 최상위 값으로 정의될 수 있다. Here, in the image of FIG. 4, the horizontal direction is defined as the x-axis and the vertical direction is the y-axis, and the y value may be defined as the highest value of the y-axis of the first ROI 400.

실제 도로상황에서 후방 차량과 사용자(자신) 차량의 거리를 d1이라 하고, 영상에서 소실점과 후방 차량 밑면까지의 거리를 d2라 할 때, d1이 작을수록 d2의 변화는 크고, 반대로 d1이 클수록 d2의 변화는 작을 수 있다. In actual road conditions, when the distance between the rear vehicle and the user's vehicle is d1, and the distance between the vanishing point and the rear surface of the vehicle in the image is d2, the smaller d1, the larger the d2 change, and the larger d1, the d2 The change in can be small.

이러한 점을 고려하여 d1:d2의 그래프 추세선을 결정하고, 후방 차량 알람을 위한 d1이 결정된 경우, 결정된 d1에 따른 d2를 고려하여 제1 관심 영역의 y 값을 결정한다. Considering this point, a graph trend line of d1:d2 is determined, and when d1 for a rear vehicle alarm is determined, a y value of the first ROI is determined in consideration of d2 according to the determined d1.

한편, d1:d2의 그래프 추세선은 카메라 틸트(tilt)에 따라 달라질 수 있다. Meanwhile, the graph trend line of d1:d2 may vary depending on the camera tilt.

카메라 틸트가 음의 값을 갖는 경우, 즉 후방의 아래쪽을 향하는 경우에는 소실점의 y 값이 커지고, 반대로 카메라 틸트가 양의 값을 갖는 경우에는 소실점의 y 값이 작아질 수 있다. When the camera tilt has a negative value, that is, when it faces backward and downward, the y value of the vanishing point may increase, and conversely, when the camera tilt has a positive value, the y value of the vanishing point may decrease.

이러한 점을 고려하여 후방 촬영이 시작되는 경우, 소실점의 y 값이 결정되면, 이를 통해 카메라 틸트를 유추하여 d1:d2 그래프 추세선을 결정한다. When rearviewing is started in consideration of this point, when the y value of the vanishing point is determined, a camera tilt is inferred through this, and a d1:d2 graph trend line is determined.

그래프 추세선의 결정은 카메라 틸트뿐만 아니라, 카메라 높이에 따라 달라질 수도 있을 것이다. The determination of the graph trend line may vary depending on the camera height as well as the camera tilt.

그림자 탐색 모듈(204)은 제1 관심 영역(400) 내에 진행 차선의 후방에 위치한 차량에 의한 그림자를 탐색한다. The shadow search module 204 searches for a shadow by a vehicle located behind the traveling lane in the first ROI 400.

그림자 탐색 모듈(204)은 도 4의 제1 관심 영역(400)에 인접한 영역의 픽셀들을 이용하여 도로 평균 밝기 값(Roadavg)을 계산한다. The shadow search module 204 calculates an average road brightness value Road avg using pixels in an area adjacent to the first ROI 400 of FIG. 4.

또한, 제1 관심 영역(400)을 높이 방향(y축 방향)으로 복수의 구간(예를 들어, 5 픽셀)으로 분할하여 각 구간의 밝기 값을 계산하고, 복수의 구간 중 최소의 밝기 값을 가지는 제1 구간을 탐색한다. In addition, the first ROI 400 is divided into a plurality of sections (eg, 5 pixels) in the height direction (y-axis direction) to calculate the brightness value of each section, and the minimum brightness value among the plurality of sections is calculated. The branch searches for the first section.

여기서, 최소 밝기 값을 갖는 제1 구간에 그림자 후보 영역이 존재할 수 있다. Here, a shadow candidate region may exist in the first section having the minimum brightness value.

그림자 탐색 모듈(204)은 최소 밝기 값을 갖는 제1 구간의 밝기 값이 도로 평균 밝기 값의 미리 설정된 비율 이하(예를 들어, 80% 이하)인 경우 그림자 후보 영역이 존재하는 것으로 추정한다. The shadow search module 204 estimates that a shadow candidate region exists when the brightness value of the first section having the minimum brightness value is less than or equal to a preset ratio of the average brightness value of the road (eg, less than 80%).

그림자 후보 영역이 후방 차량에 의한 그림자인지 여부를 판단하기 위해, 그림자 탐색 모듈(204)은 제1 구간이 진행 차선의 중앙에 위치하는지 여부를 판단한다. In order to determine whether the shadow candidate area is a shadow caused by a rear vehicle, the shadow search module 204 determines whether the first section is located in the center of the traveling lane.

도 5에 도시된 바와 같이, 그림자 탐색 모듈(204)은 제1 구간을 포함하며 수평 방향을 연장된 영역(수평 영역, 500)을 생성하고, 수평 영역을 폭 방향으로 복수의 구간으로 분할하여 각 구간의 밝기 값을 계산한다. As shown in FIG. 5, the shadow search module 204 generates an area (horizontal area, 500) that includes a first section and extends in the horizontal direction, and divides the horizontal area into a plurality of sections in the width direction, Calculate the brightness value of the section.

여기서, 수평 영역(500)의 폭 방향의 길이는 소실점을 기준으로 좌우 방향 차선의 적어도 일부를 포함하는 길이로 설정될 수 있다. Here, the length in the width direction of the horizontal region 500 may be set to a length including at least a part of the left and right lanes based on the vanishing point.

그림자 탐색 모듈(204)은 제1 구간이 상기한 수평 영역(500)의 중앙에 위치하는지를 판단한다. The shadow search module 204 determines whether the first section is located in the center of the horizontal area 500.

제1 구간이 수평 영역(500)의 중앙에 위치하지 않는 경우 해당 그림자는 진행 차선이 아닌 옆 차선에 위치하는 차량에 의한 것일 수 있다. When the first section is not located in the center of the horizontal area 500, the corresponding shadow may be caused by a vehicle located in a lane next to the driving lane.

제1 구간이 수평 영역(500)의 중앙에 위치하는 경우, 그림자 탐색 모듈(204)은 해당 구간을 그림자 후보 영역으로 결정하고, 에지 페어링 과정을 수행한다. When the first section is located in the center of the horizontal area 500, the shadow search module 204 determines the section as a shadow candidate area and performs an edge pairing process.

에지 페어링을 위해, 관심 영역 설정 모듈(202)은 그림자 후보 영역이 접하며 미리 설정된 크기를 갖는 제2 관심 영역을 생성한다. For edge pairing, the ROI setting module 202 generates a second ROI having a preset size in contact with the shadow candidate area.

그림자 탐색 모듈(204)은 제2 관심 영역 내에서 에지 페어링을 수행한다. The shadow search module 204 performs edge pairing within the second ROI.

도 6은 본 실시예에 따른 에지 페어링을 과정을 설명하기 위한 도면이다. 6 is a diagram for explaining a process of edge pairing according to the present embodiment.

그림자 탐색 모듈(204)은 제2 관심 영역의 y축 에지 맵(edge map)을 생성한다. The shadow search module 204 generates a y-axis edge map of the second ROI.

에지 맵의 에지 매그니튜드(edge magnitude)를 기반으로 가장 큰 값을 갖는 에지(600,602)가 서로 대칭되는지를 판단한다. It is determined whether the edges 600 and 602 having the largest values are symmetrical to each other based on the edge magnitude of the edge map.

본 실시예에 따르면, 에지 페어링을 위해 서로 대칭되는 에지의 x축 방향으로 중앙 지점을 기준으로 에지 맵을 비교하는 템플릿 매칭(template matching)을 수행한다. According to the present embodiment, for edge pairing, template matching is performed for comparing edge maps with respect to a central point in the x-axis direction of edges that are symmetrical to each other.

템플릿 매칭에서 좌측 구간과 우측 구간 중 하나를 좌우 반전하여 비교한다. In template matching, one of the left and right sections is reversed and compared.

템플릿 매칭에서 에지가 서로 대칭인 것이 확인되는 경우, 그림자 탐색 모듈(204)은 그림자 후보 영역이 진행 차선의 후방에 위치한 차량에 의한 그림자인 것으로 판단한다. When it is confirmed that the edges are symmetrical to each other in template matching, the shadow search module 204 determines that the shadow candidate region is a shadow by a vehicle located behind the traveling lane.

알람 생성 모듈(206)은 그림자가 존재하는 프레임의 누적 횟수를 카운팅하고, 그림자 누적 횟수가 임계치 이상인 경우 알람을 생성한다. The alarm generation module 206 counts the accumulated number of frames in which a shadow exists, and generates an alarm when the number of accumulated shadows exceeds a threshold value.

알람 생성 이후, 동일한 거리에 위치한 후방 차량에 의한 알람이 반복 발생하는 것을 방지하기 위해, 알람 생성 모듈(206)은 그림자의 위치가 알람을 생성할 시점의 위치보다 사용자 차량의 위치에 가까워지는 경우에만 알람을 생성한다. After the alarm is generated, in order to prevent the alarm from being repeatedly generated by the rear vehicle located at the same distance, the alarm generation module 206 is used only when the position of the shadow is closer to the position of the user vehicle than the position at the time of generating the alarm. Generate an alarm.

본 발명에 따르면, 알람 생성에 있어서, 고속 주행 시 후방에 머물러 있는 객체는 차량이라는 점과 후방에 대칭인 에지는 차량의 일부라는 점을 고려하여 검출된 객체의 외곽선을 검출함이 없이 그림자의 탐색만으로 알람을 생성할 수 있다. According to the present invention, in generating an alarm, in consideration of the fact that the object remaining in the rear during high-speed driving is a vehicle and that the edge symmetrical to the rear is a part of the vehicle, the detection of the shadow without detecting the outline of the detected object You can only create an alarm.

야간 시에는 주간에서와 같이 그림자 탐색이 어려울 수 있어 본 실시예에 따르면 그림자 탐색은 전조등 탐색을 진행한다. At night, it may be difficult to search for a shadow as in the daytime, and according to the present embodiment, the search for a shadow proceeds to search for a headlight.

도 7은 본 실시예에 따른 후방 차량 검출을 위한 전조등 탐색 과정을 설명하기 위한 도면이다. 7 is a diagram for explaining a headlight search process for detecting a rear vehicle according to the present embodiment.

도 7을 참조하면, 관심 영역 내에서 미리 설정된 밝기 이상의 픽셀이 소정 개수 이상이면 전조등으로 간주한다. Referring to FIG. 7, if there are more than a predetermined number of pixels having a predetermined brightness or higher in an ROI, it is regarded as a headlight.

일반적으로 전조등의 위치는 대칭된다는 점을 고려한다.Consider that the position of the headlights is generally symmetric.

본 실시예에 따르면, 관심 영역은 프레임 하측의 제1 관심 영역과 프레임 상측의 제2 관심 영역을 포함하고, 후방 차량 검출 장치는 각 관심 영역에 전조등이 존재하는지 판단한다. According to the present embodiment, the region of interest includes a first region of interest below the frame and a second region of interest above the frame, and the rear vehicle detection apparatus determines whether a headlight exists in each region of interest.

후방 차량 검출 장치는 제1 및 제2 관심 영역 각각의 중앙으로부터 좌측으로부터 전조등 후보 영역을 탐색한다. The rear vehicle detection apparatus searches for a candidate headlight area from the left side from the center of each of the first and second ROI.

좌측에 미리 설정된 밝기 이상인 픽셀이 탐색되면, 동일한 높이의 x축 방향으로 우측으로 소정 거리만큼 이동하여 전조등 후보 영역을 탐색한다. When a pixel having a brightness greater than or equal to a preset brightness is searched on the left, the candidate area of the headlight is searched by moving a predetermined distance to the right in the x-axis direction of the same height.

우측에 미리 설정된 밝기 이상인 픽셀이 소정 개수 이상이면 좌우측 전조등으로 판단하고, 이를 카운트한다. If there are more than a predetermined number of pixels having a predetermined brightness or more on the right, it is determined as the left and right headlights, and counted.

그러나, 야간 상황에서는 도 8과 같이 밝은 전조등으로 인해 후방에 위치한 어려 차량들의 전조등을 하나의 차량에 의한 전조등으로 오인할 수도 있다. However, in a night situation, the headlights of younger vehicles located in the rear may be mistaken as the headlights of one vehicle due to the bright headlights as shown in FIG. 8.

이를 위해 본 실시예에 따른 후방 차량 검출 장치는 전조등 주변을 검사하여 상기와 같이 탐색된 소정 밝기 이상의 픽셀이 진행 차선에 위치한 후방 차량의 전조등인지 여부를 판단한다.To this end, the rear vehicle detection apparatus according to the present embodiment examines the vicinity of the headlight and determines whether the searched pixel having a predetermined brightness or higher is a headlight of a rear vehicle located in a driving lane.

실제 대부분의 차량에는 전조등 이외에 빛을 내는 장치가 없으므로, 전조등 주변에 다른 빛이 없을 것이라 가정하고 상기한 좌우측 전조등 후보 영역의 상단 부분을 탐색한다. Since most vehicles actually do not have a device that emits light other than the headlights, it is assumed that there will be no other light around the headlights, and the upper part of the left and right headlight candidate areas is searched.

본 실시예에 따른 전조등 후보 영역의 상단 부분은 다음과 같이 설정될 수 있다. The upper part of the candidate headlight area according to the present embodiment may be set as follows.

Figure 112019003401057-pat00001
Figure 112019003401057-pat00001

여기서, 전조등 후보 영역의 상단 부분(탐색 영역)의 좌측 상단의 x좌표는

Figure 112019003401057-pat00002
이고, 탐색 영역 좌측 상단의 y좌표는
Figure 112019003401057-pat00003
이다. Here, the x-coordinate of the upper left of the upper part of the candidate headlight area (the search area) is
Figure 112019003401057-pat00002
And the y-coordinate at the top left of the search area is
Figure 112019003401057-pat00003
to be.

또한,

Figure 112019003401057-pat00004
은 상기한 관심 영역에서 검출된 미리 설정된 밝기 이상을 갖는 픽셀들의 최소 y좌표이고,
Figure 112019003401057-pat00005
는 영상의 너비이다. In addition,
Figure 112019003401057-pat00004
Is the minimum y-coordinate of pixels having more than a preset brightness detected in the region of interest,
Figure 112019003401057-pat00005
Is the width of the image.

본 실시예에 따른 후방 차량 검출 장치는 상기한 탐색 영역 내에 전조등 이외에 소정 밝기 이상의 픽셀이 존재하는지 여부를 판단한다. The apparatus for detecting a rear vehicle according to the present embodiment determines whether or not a pixel having a predetermined brightness or higher is present in the search area other than the headlight.

후방 차량 검출 장치는 전조등 후보 영역 상단 부분의 탐색을 통해 전조등 후보 영역의 최종적으로 진행 방향 후방의 차량에 의한 것이라고 판단되면 해당 영역에서 전조등이 미리 설정된 횟수 이상 존재하는 경우 알람을 생성한다. The rear vehicle detection apparatus generates an alarm when it is determined that the headlight candidate area is caused by a vehicle in the rearward direction of the headlight candidate area through the search of the upper portion of the headlight candidate area.

본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 야간 상황에서 후방 차량 검출의 정확도를 높이기 위해, 차선을 활용하여 다른 차선 차량에 의한 오인식을 줄이고 보다 정확한 거리를 유추한다. According to a preferred embodiment of the present invention, in order to increase the accuracy of detection of a vehicle behind a vehicle in a night situation, a lane is used to reduce misrecognition by other lane vehicles and infer a more accurate distance.

야간 상황에서, 본 실시예에 따른 후방 차량 검출 장치는 도 9에 도시된 바와 같이, 후방 영상을 통해 진행 차선을 검출하고, 이를 통해 지평선 정보(900)를 획득한다. In a night situation, as shown in FIG. 9, the rear vehicle detection apparatus according to the present embodiment detects a driving lane through a rear image and obtains horizon information 900 through this.

여기서, 지평선 정보(900)의 획득은 소실점을 탐색하고, 소실점의 가로 방향(x축 방향)을 지평선으로 결정하는 과정으로 정의할 수 있다.Here, the acquisition of the horizon information 900 may be defined as a process of searching for a vanishing point and determining a horizontal direction (x-axis direction) of the vanishing point as the horizon.

이후, 도 10에 도시된 바와 같이, 획득된 지평선 아래의 소정 영역을 관심 영역(1000)으로 설정한다.Thereafter, as shown in FIG. 10, a predetermined area under the acquired horizon is set as the ROI 1000.

후방 차량 검출 장치는 생성된 관심 영역에서 밝기의 분포가 가로 방향인 x축으로 Light-Dark-Light 구간(예를 들어,

Figure 112019003401057-pat00006
)을 탐색한다.The rear vehicle detection device is a Light-Dark-Light section (e.g.,
Figure 112019003401057-pat00006
).

Light-Dark-Light 구간 탐색 과정은

Figure 112019003401057-pat00007
와 같이 white box 밝기와 black box 밝기 차가 일정 이상인 구간을 탐색하여 전조등 후보 영역을 탐색하는 과정일 수 있다. The light-dark-light section search process
Figure 112019003401057-pat00007
As described above, it may be a process of searching for a headlight candidate region by searching for a section in which the difference between the white box brightness and the black box brightness is more than a certain level.

도 11은 본 실시예에 따른 전조등 탐색 박스를 도시한 도면이다. 11 is a diagram illustrating a headlight search box according to the present embodiment.

도 11에 도시된 바와 같이, 복수의 전조등 탐색 박스(1100) 각각의 크기와 영역은 지평선에서 사용자 차량으로 갈수록, 즉 영상에서 위에서 아래로 갈수록 증가하게 설정된다. As shown in FIG. 11, the size and area of each of the plurality of headlight search boxes 1100 are set to increase from the horizon to the user vehicle, that is, from top to bottom in the image.

증가 비율은 카메라 화각을 고려하여 지평선과의 y position 차의 비례식으로 설정될 수 있다. The increase rate may be set as a proportional expression of the y position difference with the horizon in consideration of the camera angle of view.

후방 차종, 카메라 설치 위치, 불빛 번짐에 따라 박스의 크기가 다를 수 있으므로 전조등 탐색 박스의 스케일을 소정 비율(예를 들어, 20 퍼센트) 증가시켜 Light-Dark-Light 구간 탐색을 반복 수행한다. Since the size of the box may be different depending on the rear vehicle type, camera installation location, and light spread, the light-dark-light section search is repeatedly performed by increasing the scale of the headlight search box by a predetermined ratio (for example, 20 percent).

노면 또는 차선에 반사된 불빛에 반응하지 않게 하기 위해 white box 밝기(평균 밝기)가 소정 임계치 이하인 Light-Dark-Light 구간은 제거한다. In order not to react to the light reflected on the road surface or lane, the Light-Dark-Light section where the white box brightness (average brightness) is less than a predetermined threshold is removed.

Gain Control이 심한 센서의 경우 상기한 Light-Dark-Light 구간 탐색 과정에서 노면에 반사된 불빛에 반응하며, 코너의 경우 다른 차선 차량과의 반응이 다수 발생한다.In the case of a sensor with severe gain control, it reacts to the light reflected on the road surface during the above-described light-dark-light section search process, and in the case of corners, many reactions with other lane vehicles occur.

도 12는 노면에 반사된 불빛에 따른 오인식 발생 가능 영역을 도시한 것이고, 도 13은 다른 차선에 위치한 차량으로 인한 오인식 발생 가능 영역을 도시한 것이다. FIG. 12 is a diagram illustrating a region in which erroneous recognition may occur due to light reflected on a road surface, and FIG. 13 is a diagram illustrating a region in which erroneous recognition may occur due to a vehicle located in another lane.

도 12 내지 도 13에서 적색 박스(1200,1300)가 오인식 발생 가능 영역이다. In FIGS. 12 to 13, red boxes 1200 and 1300 are areas in which erroneous recognition can occur.

이러한 오인식을 최소화하기 위해, 후방 차량의 전방 윈도우 영역의 경우 불빛이 존재하지 않는 영상 특성을 이용한다. In order to minimize such misrecognition, in the case of the front window area of the rear vehicle, an image characteristic in which light does not exist is used.

이를 위해, 후방 차량 검출 장치는 도 14에 도시된 바와 같이, Light-Dark-Light 구간이 포함된 전조등 탐색 박스보다 소정 거리만큼 상측 영역을 윈도우 탐색 박스(1400)로 설정하여 바이너리 이미지를 생성한다. To this end, as shown in FIG. 14, the rear vehicle detection apparatus generates a binary image by setting the upper area as the window search box 1400 by a predetermined distance from the headlight search box including the Light-Dark-Light section.

바람직하게, 영상에서 전방 윈도우는 전조등보다 뒤쪽에 위치하므로 윈도우 탐색 박스는 전조등 탐색 박스에 비해 작게 설정된다. Preferably, since the front window is located behind the headlight in the image, the window search box is set smaller than that of the headlight search box.

바이너리 이미지는 소정 임계치 이상은 255, 그 이하는 0으로 설정된 이미지이다. The binary image is an image that is set to 255 above a predetermined threshold and 0 below it.

도 11의 복수의 전조등 탐색 박스 중 일부 박스에서 Light-Dark-Light 구간이 탐색되는 경우, 후방 차량 검출 장치는 Light-Dark-Light 구간이 포함된 전조등 탐색 박스의 상측의 윈도우 탐색 박스에 대한 바이너리 이미지를 생성하여 소정 임계값 이상의 밝기를 갖는 픽셀이 포함되었는지 여부를 판단한다. When a Light-Dark-Light section is searched in some of the plurality of headlight search boxes of FIG. 11, the rear vehicle detection apparatus is a binary image of a window search box on the upper side of the headlight search box including the Light-Dark-Light section. Is generated to determine whether a pixel having a brightness greater than or equal to a predetermined threshold is included.

전술한 바와 같이, 윈도우 영역은 불빛이 존재하지 않아야 하므로 전방 윈도우 탐색 박스의 밝기 평균 값이 미리 설정된 임계치 이상인 경우, 해당 전조등 탐색 박스에는 전조등이 존재하지 않는 것으로 판단한다. As described above, since light should not exist in the window area, when the average brightness value of the front window search box is greater than or equal to a preset threshold, it is determined that there is no headlight in the corresponding headlight search box.

한편, 후방 차량 검출 장치는 윈도우 탐색 박스가 소정 밝기 이하인 경우에는 이에 상응하는 전조등 탐색 박스에 전조등이 존재하는 것으로 판단하고, 해당 프레임이 일정 시간 유지되면 알람을 발생시킨다.Meanwhile, when the window search box is less than a predetermined brightness, the rear vehicle detection apparatus determines that a headlight exists in the corresponding headlight search box, and generates an alarm when the frame is maintained for a predetermined time.

상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.The above-described embodiments of the present invention have been disclosed for the purpose of illustration, and those skilled in the art who have ordinary knowledge of the present invention will be able to make various modifications, changes, and additions within the spirit and scope of the present invention, and such modifications, changes and additions It should be seen as belonging to the following claims.

Claims (13)

후방 차량 검출 장치로서,
프로세서; 및
상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되,
상기 메모리는,
카메라를 통해 입력된 후방 영상에서 진행 차선의 인식을 통해 소실점을 결정하고,
상기 결정된 소실점의 하단에 미리 설정된 크기의 제1 관심 영역을 설정하고,
상기 제1 관심 영역 내에서의 그림자 후보 영역 탐색하고,
상기 탐색된 그림자 후보 영역에 대한 에지 페어링을 수행하여 그림자가 존재하는지 여부를 판단하도록,
상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하며,
상기 프로그램 명령어들은,
후방 차량과 사용자 차량과의 거리(d1) 및 소실점과 후방 차량 밑면까지의 거리(d2)의 비율을 이용하여 상기 제1 관심 영역의 y 값을 결정하는 후방 차량 검출 장치.
As a rear vehicle detection device,
Processor; And
Including a memory connected to the processor,
The memory,
The vanishing point is determined through recognition of the driving lane from the rear image input through the camera,
Setting a first region of interest of a preset size at the lower end of the determined vanishing point,
Searching for a shadow candidate region within the first region of interest,
To determine whether a shadow exists by performing edge pairing on the found shadow candidate region,
Store program instructions executable by the processor,
The program instructions,
A rear vehicle detection device that determines the y value of the first region of interest by using a distance d1 between a rear vehicle and a user vehicle and a distance d2 between a vanishing point and a rear vehicle bottom.
제1항에 있어서,
상기 프로그램 명령어들은 상기 그림자 후보 영역 탐색을 위해,
상기 제1 관심 영역에 인접한 영역의 픽셀들을 이용하여 도로 평균 밝기 값을 계산하고,
상기 제1 관심 영역을 높이 방향으로 복수의 구간으로 분할하여 각 구간의 밝기 값을 계산하고,
최소의 밝기 값을 갖는 제1 구간이 진행 차선의 중앙에 위치하는지 여부를 판단하는 후방 차량 검출 장치.
The method of claim 1,
The program instructions for searching the shadow candidate area,
An average road brightness value is calculated using pixels in a region adjacent to the first region of interest,
Dividing the first region of interest into a plurality of sections in a height direction to calculate a brightness value of each section,
A rear vehicle detection device that determines whether a first section having a minimum brightness value is located in a center of a traveling lane.
제1항에 있어서,
상기 프로그램 명령어들은 상기 에지 페어링을 위해,
상기 그림자 후보 영역에 인접한 제2 관심 영역을 설정하고,
상기 제2 관심 영역에 대칭되는 에지가 존재하는지 여부를 판단하는 후방 차량 검출 장치.
The method of claim 1,
The program instructions for the edge pairing,
Setting a second region of interest adjacent to the shadow candidate region,
A rear vehicle detection device that determines whether a symmetrical edge exists in the second ROI.
제3항에 있어서,
상기 프로그램 명령어들은 상기 제2 관심 영역에 대칭되는 에지가 존재하는지 여부를 판단하기 위해,
상기 제2 관심 영역의 y축 에지 맵(edge map)을 생성하고,
상기 에지 맵의 에지 매그니튜드(edge magnitude)가 미리 설정된 값 이상인 지점을 에지들로 결정하고, 상기 에지들의 중앙 지점을 기준으로 좌우 반전을 통해 상기 에지들이 서로 대칭되는지 여부를 판단하는 후방 차량 검출 장치.
The method of claim 3,
The program instructions to determine whether there is a symmetrical edge in the second region of interest,
Generate a y-axis edge map of the second ROI,
A rear vehicle detection apparatus configured to determine a point where the edge magnitude of the edge map is equal to or greater than a preset value as edges, and to determine whether the edges are symmetrical to each other through left and right inversion based on the center point of the edges.
제1항에 있어서,
상기 프로그램 명령어들은, 상기 진행 차선의 소정 영역에 그림자가 존재하는 프레임의 누적 횟수를 카운팅하고,
상기 누적 횟수가 미리 설정된 횟수 이상인 경우 알람을 생성하는 후방 차량 검출 장치.
The method of claim 1,
The program instructions count the cumulative number of frames in which a shadow exists in a predetermined area of the traveling lane,
A rear vehicle detection device that generates an alarm when the accumulated number is more than a preset number.
제5항에 있어서,
상기 프로그램 명령어들은, 상기 알람 생성 이후, 상기 그림자의 위치가 알람을 생성한 시점의 위치보다 가까워지는지를 판단하고,
상기 그림자와의 거리가 가까워지는 경우 알람을 다시 생성하는 후방 차량 검출 장치.
The method of claim 5,
The program instructions, after generating the alarm, determine whether the position of the shadow is closer than the position at the time of generating the alarm,
A rear vehicle detection device that generates an alarm again when the distance to the shadow approaches.
제1항에 있어서,
상기 프로그램 명령어들은 야간 상황에서 후방 차량을 검출하기 위해,
하나 이상의 관심 영역에 미리 설정된 밝기 이상의 픽셀이 대칭으로 존재하는지 여부를 통해 후방 차량을 검출하는 후방 차량 검출 장치.
The method of claim 1,
The program instructions are used to detect a rear vehicle in a night situation,
A rear vehicle detection apparatus for detecting a rear vehicle through whether or not pixels having a predetermined brightness or more symmetrically exist in one or more regions of interest.
제7항에 있어서,
상기 프로그램 명령어들은,
상기 하나 이상의 관심 영역에 미리 설정된 밝기 이상의 픽셀이 대칭으로 존재하는 경우 상기 미리 설정된 밝기 이상의 픽셀을 전조등 후보 영역으로 설정하고, 상기 전조등 후보 영역의 미리 설정된 크기의 상단 부분에 미리 설정된 밝기 이상의 픽셀이 존재하는지 여부를 통해 상기 전조등 후보 영역이 최종 전조등인지 여부를 결정하는 후방 차량 검출 장치.
The method of claim 7,
The program instructions,
When pixels with a predetermined brightness or higher are symmetrically present in the one or more regions of interest, the predetermined brightness or higher pixel is set as a headlight candidate region, and a pixel with a predetermined brightness or higher is present in an upper portion of the predetermined size of the headlight candidate region. The rear vehicle detection device determines whether the candidate headlight area is a final headlight through whether or not.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 프로그램 명령어들은,
영상에서 소실점의 y 값을 이용하여 카메라 틸트 또는 높이를 추정하고, 추정된 틸트 또는 높이를 고려하여 상기 d1과 d2의 그래프 추세선을 결정하여 상기 제1 관심 영역의 y 값을 결정하는 후방 차량 검출 장치.
The method of claim 1,
The program instructions,
A rear vehicle detection device that estimates the camera tilt or height using the y value of the vanishing point in the image, and determines the y value of the first region of interest by determining the graph trend lines of d1 and d2 in consideration of the estimated tilt or height .
후방 차량 검출 장치로서,
프로세서; 및
상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되,
상기 메모리는,
카메라를 통해 입력된 후방 영상에서 진행 차선의 인식을 통해 소실점을 결정하고,
상기 결정된 소실점의 하단에 미리 설정된 크기의 제1 관심 영역을 설정하고,
상기 제1 관심 영역 내에서의 서로 다른 크기의 복수의 전조등 탐색 박스를 이용하여 전조등 후보 영역을 탐색하고,
전조등 후보 영역에 해당하는 제1 전조등 탐색 박스 상측의 소정 영역을 제1 윈도우 탐색 박스로 설정하고,
상기 제1 윈도우 탐색 박스 내의 밝기가 미리 설정된 임계치보다 낮은 경우, 상기 제1 전조등 탐색 박스 내에 전조등이 존재하는 것으로 결정하도록,
상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하며,
상기 프로그램 명령어들은,
후방 차량과 사용자 차량과의 거리(d1) 및 소실점과 후방 차량 밑면까지의 거리(d2)의 비율을 이용하여 상기 제1 관심 영역의 y 값을 결정하는 후방 차량 검출 장치.
As a rear vehicle detection device,
Processor; And
Including a memory connected to the processor,
The memory,
The vanishing point is determined through recognition of the driving lane from the rear image input through the camera,
Setting a first region of interest of a preset size at the lower end of the determined vanishing point,
Searching for a headlight candidate area using a plurality of headlight search boxes of different sizes within the first ROI,
A predetermined area above the first headlight search box corresponding to the headlight candidate area is set as the first window search box,
When the brightness in the first window search box is lower than a preset threshold, determining that a headlight exists in the first headlight search box,
Store program instructions executable by the processor,
The program instructions,
A rear vehicle detection device that determines the y value of the first ROI by using a distance d1 between a rear vehicle and a user vehicle and a distance d2 between a vanishing point and a rear vehicle bottom.
제11항에 있어서,
상기 프로그램 명령어들은, 상기 진행 차선의 소정 영역에 전조등이 존재하는 프레임의 누적 횟수를 카운팅하고,
상기 누적 횟수가 미리 설정된 횟수 이상인 경우 알람을 생성하는 후방 차량 검출 장치.
The method of claim 11,
The program instructions count the cumulative number of frames in which headlights exist in a predetermined area of the traveling lane,
A rear vehicle detection device that generates an alarm when the accumulated number is more than a preset number.
후방 차량 검출 방법으로서,
카메라를 통해 입력된 후방 영상에서 진행 차선의 인식을 통해 소실점을 결정하는 단계;
상기 결정된 소실점의 하단에 미리 설정된 크기의 제1 관심 영역을 설정하는 단계;
상기 제1 관심 영역 내에서의 그림자 후보 영역 탐색하는 단계; 및
상기 탐색된 그림자 후보 영역에 대한 에지 페어링을 수행하여 그림자가 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 포함하되,
상기 제1 관심 영역을 설정하는 단계는, 후방 차량과 사용자 차량과의 거리(d1) 및 소실점과 후방 차량 밑면까지의 거리(d2)의 비율을 이용하여 상기 제1 관심 영역의 y 값을 결정하는 후방 차량 검출 방법.
As a rear vehicle detection method,
Determining a vanishing point through recognition of a driving lane in the rear image input through the camera;
Setting a first region of interest of a predetermined size below the determined vanishing point;
Searching for a shadow candidate area within the first ROI; And
Comprising the step of determining whether a shadow exists by performing edge pairing on the searched shadow candidate region,
The step of setting the first region of interest may include determining a y value of the first region of interest using a ratio of a distance d1 between a rear vehicle and a user vehicle and a distance d2 between a vanishing point and a bottom of the rear vehicle. Rear vehicle detection method.
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